如何实现

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> am.glm = glm(formula=am ~ hp + wt,
+              data=mtcars,
+              family=binomial)

> summary(am.glm)

Call:
glm(formula = am ~ hp + wt, family = binomial, data = mtcars)

Deviance Residuals:
    Min       1Q   Median       3Q      Max
-2.2537  -0.1568  -0.0168   0.1543   1.3449

Coefficients:
                   Estimate Std. Error  z value    Pr(>|z|)
(Intercept)  18.8663     7.4436    2.53       0.0113 *
hp                 0.0363     0.0177    2.04       0.0409 *
wt                -8.0835     3.0687   -2.63       0.0084 **
---
Signif. codes:  0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1   1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 43.230  on 31  degrees of freedom
Residual deviance: 10.059  on 29  degrees of freedom
AIC: 16.06

Number of Fisher Scoring iterations: 8

如何把z值和p值提取出来得到数据框，谢谢！

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关键词：如何实现 coefficients coefficient dispersion iterations family 如何

天书

mycoef <- summary(am.glm)$coefficients
mycoef[, 3:4]

mycoef <- summary(am.glm)$coefficients
mycoef[, 3:4]
谢谢！

可以看 print.summary.glm
>getAnywhere("print.summary.glm")  # coefs <- x$coefficients
以及
>printCoefmat
挺晕的

coef(am.glm)[,3:4]

或者试试
coef(summary(am.glm))[,3:4]